【デジタルテクノロジー戦略本部】データサイエンティスト（AIマッチング領域のモデリング担当）
求人カテゴリー
≪AI・MLエンジニア/データサイエンティスト≫
給与情報
【初年度想定年収】※年2回の賞与含む ◆580万円～1000万円
雇用形態
正社員
募集事業
■デジタルテクノロジー戦略本部
アプリケーションエンジニア、インフラエンジニア、WEBマーケター、データエンジニア、AI開発エンジニアなど、様々な社員が在籍しており、一般的な情報システム部門のような社内向け業務システムの開発・保守・運用やインフラ整備のみならず、ビジネスサイドが抱える悩みやニーズに対して全社横断のテクノロジー部門として最適なソリューションを提案し、マイナビグループ全体の技術力の向上を目指している部門です。
アプリケーションエンジニア、インフラエンジニア、WEBマーケター、データエンジニア、AI開発エンジニアなど、様々な社員が在籍しており、一般的な情報システム部門のような社内向け業務システムの開発・保守・運用やインフラ整備のみならず、ビジネスサイドが抱える悩みやニーズに対して全社横断のテクノロジー部門として最適なソリューションを提案し、マイナビグループ全体の技術力の向上を目指している部門です。
事業部別
デジタルテクノロジー戦略本部
仕事内容
＜募集背景＞
人材紹介領域のAIマッチングにおいて、モデル設計・特徴量設計・精度改善を担い、ビジネスKPI向上に直結する推薦精度の最大化を図るべく、組織体制強化に伴い募集をいたします。
＜業務詳細＞
① モデル設計・実装
・レコメンド／ランキング／マッチングモデルの開発
・学習データ作成・前処理・ラベル設計
・モデル選定（LGBM / FM / Deep Learning / Two-Tower 等）
② 特徴量設計（Feature Engineering）
・求職者／求人データの構造化（タグ化・スキーマ設計）
・行動ログ（閲覧、応募、お気に入りなど）の活用
・テキストデータ（職務経歴書、求人票）からの特徴量・埋め込み（Embedding）抽出
③ 精度改善・チューニング
・モデルチューニング（ハイパーパラメータ最適化）
・アンサンブルやハイブリッドモデルの構築
・モデルの再学習、改善サイクルの実行
④ 評価・分析
・オフライン評価（recall@k / HitRate / AUC など）
・エラーパターン分析、バイアス分析
・改善インパクトの定量評価
⑤ 本番適用・連携
・推論処理の設計・高速化
・モデルのリリース・運用改善
・MLエンジニアやプロダクト開発側への実装・API連携
①～④のサイクルを2週間単位で回し改善を行っていただきます。
テックリードやPMがスクラム推進や他部署調整を担うため、モデリングと精度改善の領域にて最大限価値発揮いただける環境が整っております。
＜チームのミッション（目指している方向性）＞
当部はAI関連技術(DS, ML, DL) を活用し、会社（顧客・利用者）が抱える課題の解決、未来の価値創造を担う組織です。特定の事業部でのAI活用実績を全社へスケールすることで全社的な利益貢献を目指します。
そして事業部が自律的にAI活用を進められるようにデータ分析・AI活用のセルフサービス化をリードしていくことがミッションです。
＜ポジションの魅力・やりがい＞
・「純粋なモデリング」に集中できる環境
アジャイル推進や他部署との調整業務はテックリードやPMが巻き取るため、データと向き合い、モデルを磨き上げる本来の業務に没頭できます。
・大規模かつ高次元なマッチングデータ
数万〜数百万規模の「求職者×求人」という、複雑で解きがいのあるマッチングデータを取り扱うことができます。
・技術の成果がダイレクトに見える快感
ご自身が設計した特徴量やモデルの改善結果が、応募率やマッチング精度などのビジネスKPIにダイレクトに反映される手応えを感じられます。
＜組織について＞
配属先のAIソリューション部は30名弱の人数で構成されており、新卒／中途問わずエンジニアが在籍しています。4課体制となっており、AIビジネス企画部や各サービスを担当している事業部と密に連携を取りながら業務を行うため、コミュニケーションが活発な組織です。
人材紹介領域のAIマッチングにおいて、モデル設計・特徴量設計・精度改善を担い、ビジネスKPI向上に直結する推薦精度の最大化を図るべく、組織体制強化に伴い募集をいたします。
＜業務詳細＞
① モデル設計・実装
・レコメンド／ランキング／マッチングモデルの開発
・学習データ作成・前処理・ラベル設計
・モデル選定（LGBM / FM / Deep Learning / Two-Tower 等）
② 特徴量設計（Feature Engineering）
・求職者／求人データの構造化（タグ化・スキーマ設計）
・行動ログ（閲覧、応募、お気に入りなど）の活用
・テキストデータ（職務経歴書、求人票）からの特徴量・埋め込み（Embedding）抽出
③ 精度改善・チューニング
・モデルチューニング（ハイパーパラメータ最適化）
・アンサンブルやハイブリッドモデルの構築
・モデルの再学習、改善サイクルの実行
④ 評価・分析
・オフライン評価（recall@k / HitRate / AUC など）
・エラーパターン分析、バイアス分析
・改善インパクトの定量評価
⑤ 本番適用・連携
・推論処理の設計・高速化
・モデルのリリース・運用改善
・MLエンジニアやプロダクト開発側への実装・API連携
①～④のサイクルを2週間単位で回し改善を行っていただきます。
テックリードやPMがスクラム推進や他部署調整を担うため、モデリングと精度改善の領域にて最大限価値発揮いただける環境が整っております。
＜チームのミッション（目指している方向性）＞
当部はAI関連技術(DS, ML, DL) を活用し、会社（顧客・利用者）が抱える課題の解決、未来の価値創造を担う組織です。特定の事業部でのAI活用実績を全社へスケールすることで全社的な利益貢献を目指します。
そして事業部が自律的にAI活用を進められるようにデータ分析・AI活用のセルフサービス化をリードしていくことがミッションです。
＜ポジションの魅力・やりがい＞
・「純粋なモデリング」に集中できる環境
アジャイル推進や他部署との調整業務はテックリードやPMが巻き取るため、データと向き合い、モデルを磨き上げる本来の業務に没頭できます。
・大規模かつ高次元なマッチングデータ
数万〜数百万規模の「求職者×求人」という、複雑で解きがいのあるマッチングデータを取り扱うことができます。
・技術の成果がダイレクトに見える快感
ご自身が設計した特徴量やモデルの改善結果が、応募率やマッチング精度などのビジネスKPIにダイレクトに反映される手応えを感じられます。
＜組織について＞
配属先のAIソリューション部は30名弱の人数で構成されており、新卒／中途問わずエンジニアが在籍しています。4課体制となっており、AIビジネス企画部や各サービスを担当している事業部と密に連携を取りながら業務を行うため、コミュニケーションが活発な組織です。
求める人材
＜必須のご経験・スキル＞
・機械学習モデルの開発経験（回帰／分類／推薦など）
・レコメンド／検索／ランキングモデルの開発経験
└e.g. NLP（BERT／Sentence-BERT等、またはLLM）を用いたテキストデータのベクトル化・解析経験
・Pythonによるデータ分析・モデル実装経験
・e.g. LightGBM / FM / Deep Learningの活用経験
・SQLを用いたデータ抽出・加工スキル
・特徴量設計・モデル評価の実務経験
＜あると活かせるご経験・スキル・マインド＞
・大規模データ（数百万件〜）のハンドリング経験
・クラウド環境（GCP/AWS）でのML開発・MLOps（Vertex AIやSageMakerなど）の経験
・Kaggle / SIGNATE等データ分析コンペでの上位入賞実績
・機械学習モデルの開発経験（回帰／分類／推薦など）
・レコメンド／検索／ランキングモデルの開発経験
└e.g. NLP（BERT／Sentence-BERT等、またはLLM）を用いたテキストデータのベクトル化・解析経験
・Pythonによるデータ分析・モデル実装経験
・e.g. LightGBM / FM / Deep Learningの活用経験
・SQLを用いたデータ抽出・加工スキル
・特徴量設計・モデル評価の実務経験
＜あると活かせるご経験・スキル・マインド＞
・大規模データ（数百万件〜）のハンドリング経験
・クラウド環境（GCP/AWS）でのML開発・MLOps（Vertex AIやSageMakerなど）の経験
・Kaggle / SIGNATE等データ分析コンペでの上位入賞実績
勤務地詳細
勤務地
新宿オフィス（ミライナタワー）
【デジタルテクノロジー戦略本部】データサイエンティスト（AIマッチング領域のテックリード）
求人カテゴリー
≪AI・MLエンジニア/データサイエンティスト≫
給与情報
【初年度想定年収】※年2回の賞与含む ◆700万円～1000万円
雇用形態
正社員
募集事業
■デジタルテクノロジー戦略本部
アプリケーションエンジニア、インフラエンジニア、WEBマーケター、データエンジニア、AI開発エンジニアなど、様々な社員が在籍しており、一般的な情報システム部門のような社内向け業務システムの開発・保守・運用やインフラ整備のみならず、ビジネスサイドが抱える悩みやニーズに対して全社横断のテクノロジー部門として最適なソリューションを提案し、マイナビグループ全体の技術力の向上を目指している部門です。
アプリケーションエンジニア、インフラエンジニア、WEBマーケター、データエンジニア、AI開発エンジニアなど、様々な社員が在籍しており、一般的な情報システム部門のような社内向け業務システムの開発・保守・運用やインフラ整備のみならず、ビジネスサイドが抱える悩みやニーズに対して全社横断のテクノロジー部門として最適なソリューションを提案し、マイナビグループ全体の技術力の向上を目指している部門です。
事業部別
デジタルテクノロジー戦略本部
仕事内容
＜募集背景＞
人材紹介領域のAIマッチングにおいて、ビジネス課題の整理からモデル開発・評価・改善の一連のプロセスをリードし、プロダクト価値および事業成果の最大化を図るべく、組織体制強化に伴い募集をいたします。
＜業務詳細＞
① AIマッチング戦略・課題整理
・事業KPI・現場課題をもとにAIマッチングの課題構造を整理
・データ課題（欠損・粒度・ラベル設計）およびオペレーション課題の特定
・ユースケースの優先順位付け／ロードマップ策定
② プロジェクト推進・スクラムマスター業務
・ミッションクリティカルなAIマッチング開発における全体進行・スケジュール管理
・2週間単位のスプリント（スクラム開発）の運営、バックログ管理、ブロッカーの排除
・関係部署（事業部門・企画・開発）との要件整理・合意形成
③ モデル設計・改善
・マッチングアルゴリズム（推薦・ランキング）の設計
・特徴量設計（タグ設計・行動ログ活用・スキル構造化）
・モデル精度向上・性能改善（精度／カバレッジ／ビジネスKPI）
④ 評価・KPI設計
・オフライン・オンライン評価指標の設計（recall@k、CTR、CVR 等）
・A/Bテスト設計・効果検証
・KPIモニタリング環境の構築・改善サイクルの確立
⑤ 技術リード・メンバーの壁打ち相手
・DS/MLエンジニアの技術的なディスカッションパートナー（壁打ち相手）としての課題解決サポート
・マッチングアルゴリズム（推薦・ランキング）の設計レビュー・方向性のアドバイス
・モデル精度（精度／カバレッジ）とビジネスKPIのトレードオフにおける意思決定支援
課題の整理や進捗管理、メンバーとの壁打ちを中心に「案件の旗振り役」をお任せいたします。
本ポジションはご自身での実装（コーディング）に軸足を置くのではなく、2週間スプリントのスクラム推進（アルゴリズム選定や優先順位付けなどの判断）や上流の意思決定を担いながら、必要に応じて実装や分析にも関与し、チーム全体の成果最大化を推進していただきます。
＜チームのミッション（目指している方向性）＞
当部はAI関連技術(DS, ML, DL) を活用し、会社（顧客・利用者）が抱える課題の解決、未来の価値創造を担う組織です。特定の事業部でのAI活用実績を全社へスケールすることで全社的な利益貢献を目指します。
そして事業部が自律的にAI活用を進められるようにデータ分析・AI活用のセルフサービス化をリードしていくことがミッションです。
＜ポジションの魅力・やりがい＞
・事業のコア（売上や主要KPI）に直結するミッションクリティカルな「AIマッチング」という
事業インパクトが非常に大きい領域における中核ポジション
・モデル改善だけでなく、KPI設計・業務設計・ロードマップ策定まで関与可能
・上流（戦略・課題整理）〜下流（評価・改善）まで一貫してリードできる環境
＜組織について＞
配属先のAIソリューション部は30名弱の人数で構成されており、新卒／中途問わずエンジニアが在籍しています。4課体制となっており、AIビジネス企画部や各サービスを担当している事業部と密に連携を取りながら業務を行うため、コミュニケーションが活発な組織です。
人材紹介領域のAIマッチングにおいて、ビジネス課題の整理からモデル開発・評価・改善の一連のプロセスをリードし、プロダクト価値および事業成果の最大化を図るべく、組織体制強化に伴い募集をいたします。
＜業務詳細＞
① AIマッチング戦略・課題整理
・事業KPI・現場課題をもとにAIマッチングの課題構造を整理
・データ課題（欠損・粒度・ラベル設計）およびオペレーション課題の特定
・ユースケースの優先順位付け／ロードマップ策定
② プロジェクト推進・スクラムマスター業務
・ミッションクリティカルなAIマッチング開発における全体進行・スケジュール管理
・2週間単位のスプリント（スクラム開発）の運営、バックログ管理、ブロッカーの排除
・関係部署（事業部門・企画・開発）との要件整理・合意形成
③ モデル設計・改善
・マッチングアルゴリズム（推薦・ランキング）の設計
・特徴量設計（タグ設計・行動ログ活用・スキル構造化）
・モデル精度向上・性能改善（精度／カバレッジ／ビジネスKPI）
④ 評価・KPI設計
・オフライン・オンライン評価指標の設計（recall@k、CTR、CVR 等）
・A/Bテスト設計・効果検証
・KPIモニタリング環境の構築・改善サイクルの確立
⑤ 技術リード・メンバーの壁打ち相手
・DS/MLエンジニアの技術的なディスカッションパートナー（壁打ち相手）としての課題解決サポート
・マッチングアルゴリズム（推薦・ランキング）の設計レビュー・方向性のアドバイス
・モデル精度（精度／カバレッジ）とビジネスKPIのトレードオフにおける意思決定支援
課題の整理や進捗管理、メンバーとの壁打ちを中心に「案件の旗振り役」をお任せいたします。
本ポジションはご自身での実装（コーディング）に軸足を置くのではなく、2週間スプリントのスクラム推進（アルゴリズム選定や優先順位付けなどの判断）や上流の意思決定を担いながら、必要に応じて実装や分析にも関与し、チーム全体の成果最大化を推進していただきます。
＜チームのミッション（目指している方向性）＞
当部はAI関連技術(DS, ML, DL) を活用し、会社（顧客・利用者）が抱える課題の解決、未来の価値創造を担う組織です。特定の事業部でのAI活用実績を全社へスケールすることで全社的な利益貢献を目指します。
そして事業部が自律的にAI活用を進められるようにデータ分析・AI活用のセルフサービス化をリードしていくことがミッションです。
＜ポジションの魅力・やりがい＞
・事業のコア（売上や主要KPI）に直結するミッションクリティカルな「AIマッチング」という
事業インパクトが非常に大きい領域における中核ポジション
・モデル改善だけでなく、KPI設計・業務設計・ロードマップ策定まで関与可能
・上流（戦略・課題整理）〜下流（評価・改善）まで一貫してリードできる環境
＜組織について＞
配属先のAIソリューション部は30名弱の人数で構成されており、新卒／中途問わずエンジニアが在籍しています。4課体制となっており、AIビジネス企画部や各サービスを担当している事業部と密に連携を取りながら業務を行うため、コミュニケーションが活発な組織です。
求める人材
＜必須のご経験・スキル＞
・レコメンド／検索／マッチングモデルの開発・運用経験、またはそれに準ずる技術的な深い理解
・スクラム（アジャイル）開発環境におけるプロジェクト推進、またはチームリードの経験
・データサイエンティストやMLエンジニアと円滑にディスカッションできる、
機械学習モデル開発の深い理解
・ビジネス課題からデータ分析・モデル設計へ落とし込む能力
＜あると活かせるご経験・スキル・マインド＞
・ステークホルダーとの合意形成・コミュニケーション能力
・スクラムマスターの経験、または関連資格
・大規模、かつミッションクリティカルなシステムにおけるAI導入・運用経験
・LGBM / Factorization Machine / Deep Learningなどの技術トレンドに対する高いアンテナ
・A/Bテスト・オンライン評価の実務経験
・KPI設計およびプロダクトグロース経験
・クラウド環境（GCP/AWS）での開発経験
・レコメンド／検索／マッチングモデルの開発・運用経験、またはそれに準ずる技術的な深い理解
・スクラム（アジャイル）開発環境におけるプロジェクト推進、またはチームリードの経験
・データサイエンティストやMLエンジニアと円滑にディスカッションできる、
機械学習モデル開発の深い理解
・ビジネス課題からデータ分析・モデル設計へ落とし込む能力
＜あると活かせるご経験・スキル・マインド＞
・ステークホルダーとの合意形成・コミュニケーション能力
・スクラムマスターの経験、または関連資格
・大規模、かつミッションクリティカルなシステムにおけるAI導入・運用経験
・LGBM / Factorization Machine / Deep Learningなどの技術トレンドに対する高いアンテナ
・A/Bテスト・オンライン評価の実務経験
・KPI設計およびプロダクトグロース経験
・クラウド環境（GCP/AWS）での開発経験
勤務地詳細
勤務地
新宿オフィス（ミライナタワー）
【デジタルテクノロジー戦略本部】データサイエンティスト（グループ全体のデータ利活用の推進）
求人カテゴリー
≪AI・MLエンジニア/データサイエンティスト≫
給与情報
【初年度想定年収】※年2回の賞与含む
◆470万円～850万円
※試用期間3ヶ月あり（期間中も待遇に変更ありません） ※職務経験を考慮のうえ決定いたします。
【モデル年収】
＜中途入社2年／一般社員／28歳＞
◆500万円～600万円
＜中途入社6年／課長職／32歳＞
◆600万円～750万円
＜中途入社9年／部長職／38歳＞
◆800万円～950万円
◆470万円～850万円
※試用期間3ヶ月あり（期間中も待遇に変更ありません） ※職務経験を考慮のうえ決定いたします。
【モデル年収】
＜中途入社2年／一般社員／28歳＞
◆500万円～600万円
＜中途入社6年／課長職／32歳＞
◆600万円～750万円
＜中途入社9年／部長職／38歳＞
◆800万円～950万円
雇用形態
正社員
募集事業
■デジタルテクノロジー戦略本部
アプリケーションエンジニア、インフラエンジニア、WEBマーケター、データエンジニア、AI開発エンジニアなど、様々な社員が在籍しており、一般的な情報システム部門のような社内向け業務システムの開発・保守・運用やインフラ整備のみならず、ビジネスサイドが抱える悩みやニーズに対して全社横断のテクノロジー部門として最適なソリューションを提案し、マイナビグループ全体の技術力の向上を目指している部門です。
アプリケーションエンジニア、インフラエンジニア、WEBマーケター、データエンジニア、AI開発エンジニアなど、様々な社員が在籍しており、一般的な情報システム部門のような社内向け業務システムの開発・保守・運用やインフラ整備のみならず、ビジネスサイドが抱える悩みやニーズに対して全社横断のテクノロジー部門として最適なソリューションを提案し、マイナビグループ全体の技術力の向上を目指している部門です。
事業部別
デジタルテクノロジー戦略本部
仕事内容
＜業務概要＞
(1) 統計・機械学習の技術を使った、分析モデルの開発
(2) ビジネス側とのコミュニケーションを行い、分析支援や、作成した分析モデルの仮説検証の実施
(3) AIツール利用の支援・コンサルティング
＜業務詳細＞
・PL/PM候補として、事業部とのコミュニケーションの中で、課題・仮説を設定し、
データ抽出・加工～データ観察～データモデル開発・精度検証～ビジネス適用・評価の
PDCAサイクルに関わって頂きます。
データ分析、機械学習モデルの構築にはPython、BigQuery等を用います。
・ビジネス側の課題に対してアクションを行うため、業務理解やマーケティング・広告配信などの
周辺スキルも理解しながら最適な観察・分析（回帰・分類など）の結果をアウトプットし、
ビジネス側にフィードバックします。
・Auto MLツールなどを用いて、ビジネス側の現場社員が自律的に進められるようレクチャーや
コンサルティングなどの支援活動を企画・検討頂きます。
<チームのミッション（目指している方向性）>
当部はAI関連技術(DS, ML, DL) を活用し、会社（顧客・利用者）が抱える課題の解決、未来の価値創造を担う組織です。
特定の事業部でのAI活用実績を全社へスケールすることで全社的な利益貢献を目指します。
そして事業部が自律的にAI活用を進められるようにデータ分析・AI活用のセルフサービス化をリードしていくことがミッションです。
そのために様々なステークホルダーと協調して仕事を進めていく必要があるため、データサイエンス等の技術だけでなく、コミュニケーション能力も求められます。
当部には機械学習エンジニアやデータエンジニアも在籍しており、内製で機械学習モデルやシステムを開発しています。
モデル運用やシステム化については、他メンバーと協調して業務を進める必要があるため、システム開発の関連技術もある程度身に付けて頂く必要もあります。
＜組織について＞
配属先のAIソリューション部は30名弱の人数で構成されており、新卒／中途問わずエンジニアが在籍しています。4課体制となっており、AIビジネス企画部や各サービスを担当している事業部と密に連携を取りながら業務を行うため、コミュニケーションが活発な組織です。
＜AI戦略室長 兼 採用責任者インタビュー＞
“人の可能性”を引き出すAI活用とは
マイナビが進める“人起点”のAIトランスフォーメーション
＜デジタルテクノロジー戦略本部 本部長インタビュー＞
マイナビのデジタル革新が目指す未来像
(1) 統計・機械学習の技術を使った、分析モデルの開発
(2) ビジネス側とのコミュニケーションを行い、分析支援や、作成した分析モデルの仮説検証の実施
(3) AIツール利用の支援・コンサルティング
＜業務詳細＞
・PL/PM候補として、事業部とのコミュニケーションの中で、課題・仮説を設定し、
データ抽出・加工～データ観察～データモデル開発・精度検証～ビジネス適用・評価の
PDCAサイクルに関わって頂きます。
データ分析、機械学習モデルの構築にはPython、BigQuery等を用います。
・ビジネス側の課題に対してアクションを行うため、業務理解やマーケティング・広告配信などの
周辺スキルも理解しながら最適な観察・分析（回帰・分類など）の結果をアウトプットし、
ビジネス側にフィードバックします。
・Auto MLツールなどを用いて、ビジネス側の現場社員が自律的に進められるようレクチャーや
コンサルティングなどの支援活動を企画・検討頂きます。
<チームのミッション（目指している方向性）>
当部はAI関連技術(DS, ML, DL) を活用し、会社（顧客・利用者）が抱える課題の解決、未来の価値創造を担う組織です。
特定の事業部でのAI活用実績を全社へスケールすることで全社的な利益貢献を目指します。
そして事業部が自律的にAI活用を進められるようにデータ分析・AI活用のセルフサービス化をリードしていくことがミッションです。
そのために様々なステークホルダーと協調して仕事を進めていく必要があるため、データサイエンス等の技術だけでなく、コミュニケーション能力も求められます。
当部には機械学習エンジニアやデータエンジニアも在籍しており、内製で機械学習モデルやシステムを開発しています。
モデル運用やシステム化については、他メンバーと協調して業務を進める必要があるため、システム開発の関連技術もある程度身に付けて頂く必要もあります。
＜組織について＞
配属先のAIソリューション部は30名弱の人数で構成されており、新卒／中途問わずエンジニアが在籍しています。4課体制となっており、AIビジネス企画部や各サービスを担当している事業部と密に連携を取りながら業務を行うため、コミュニケーションが活発な組織です。
＜AI戦略室長 兼 採用責任者インタビュー＞
“人の可能性”を引き出すAI活用とは
マイナビが進める“人起点”のAIトランスフォーメーション
＜デジタルテクノロジー戦略本部 本部長インタビュー＞
マイナビのデジタル革新が目指す未来像
求める人材
＜必須のご経験・スキル＞
・PM, PLなどのリーダー経験：1年以上
・データ分析・機械学習モデル構築業務経験:3年以上
・Python（Pandas）やSQLなどを利用した、データ加工の実装経験など
・関係部署と連携してスムーズに業務を進めるためのコミュニケーション能力
＜歓迎する経験・スキル＞
・データ分析コンサルティング経験をお持ちの方
・統計/多変量解析/機械学習や人工知能関連の経験
・DataRobotなど機械学習のモデル作成を省力化するソフトウェアの実装・運用経験
・人材業界の業務知識・経験
＜求める人物像＞
・勉強会に参加するなど、好奇心・向上心が強い方
・チャレンジすること、壁に挑んで越えていくことを楽しいと感じられる方
・経験のない分野でも、前向きに技術や業界動向をインプットし、社内にアウトプット出来る方
・PM, PLなどのリーダー経験：1年以上
・データ分析・機械学習モデル構築業務経験:3年以上
・Python（Pandas）やSQLなどを利用した、データ加工の実装経験など
・関係部署と連携してスムーズに業務を進めるためのコミュニケーション能力
＜歓迎する経験・スキル＞
・データ分析コンサルティング経験をお持ちの方
・統計/多変量解析/機械学習や人工知能関連の経験
・DataRobotなど機械学習のモデル作成を省力化するソフトウェアの実装・運用経験
・人材業界の業務知識・経験
＜求める人物像＞
・勉強会に参加するなど、好奇心・向上心が強い方
・チャレンジすること、壁に挑んで越えていくことを楽しいと感じられる方
・経験のない分野でも、前向きに技術や業界動向をインプットし、社内にアウトプット出来る方
勤務地詳細
勤務地
新宿オフィス（ミライナタワー）
【デジタルテクノロジー戦略本部】AI推進スペシャリスト（マイナビグループ全体のAI活用推進）
求人カテゴリー
≪AI・MLエンジニア/データサイエンティスト≫
給与情報
【初年度想定年収】※年2回の賞与含む
◆480万円～750万円
※試用期間3ヶ月あり（期間中も待遇に変更ありません） ※職務経験を考慮のうえ決定いたします。
【モデル年収】
＜中途入社2年／一般社員／28歳＞
◆500万円～600万円
＜中途入社6年／課長職／32歳＞
◆600万円～750万円
＜中途入社9年／部長職／38歳＞
◆800万円～950万円
◆480万円～750万円
※試用期間3ヶ月あり（期間中も待遇に変更ありません） ※職務経験を考慮のうえ決定いたします。
【モデル年収】
＜中途入社2年／一般社員／28歳＞
◆500万円～600万円
＜中途入社6年／課長職／32歳＞
◆600万円～750万円
＜中途入社9年／部長職／38歳＞
◆800万円～950万円
雇用形態
正社員
募集事業
■デジタルテクノロジー戦略本部
アプリケーションエンジニア、インフラエンジニア、WEBマーケター、データエンジニア、AI開発エンジニアなど、様々な社員が在籍しており、一般的な情報システム部門のような社内向け業務システムの開発・保守・運用やインフラ整備のみならず、ビジネスサイドが抱える悩みやニーズに対して全社横断のテクノロジー部門として最適なソリューションを提案し、マイナビグループ全体の技術力の向上を目指している部門です。
アプリケーションエンジニア、インフラエンジニア、WEBマーケター、データエンジニア、AI開発エンジニアなど、様々な社員が在籍しており、一般的な情報システム部門のような社内向け業務システムの開発・保守・運用やインフラ整備のみならず、ビジネスサイドが抱える悩みやニーズに対して全社横断のテクノロジー部門として最適なソリューションを提案し、マイナビグループ全体の技術力の向上を目指している部門です。
事業部別
デジタルテクノロジー戦略本部
仕事内容
＜業務概要＞
マイナビグループ全体のAI活用を促進し、業務効率化や新たな価値創造を実現するためのAI導入・活用支援を行います。各事業部が抱える課題に対して、適切なAIソリューションを提案・導入し、効果的な活用を推進します。
＜業務詳細＞
■ AI活用の認知拡大・文化醸成
・社内向け勉強会や相談会の企画・運営を通じた生成AI活用の啓発活動
・部門責任者・マネジメント層へのアプローチを通じた意識変革および組織変革の推進
・職種や部門ごとの課題・ニーズに応じたコミュニケーション施策の立案・実行
・AI活用を当たり前にする組織文化の醸成
■ AIツールの定着・活用促進
・Dify、Microsoft Copilot等のAIツールの導入・運用・オンボーディング支援
・利用者向けマニュアル、活用事例、ベストプラクティスなどのコンテンツ企画・実行
・利用状況データの分析・モニタリングを通じた利用率向上施策の立案・実行
・現場ユーザーの声をもとにした継続的な改善活動の推進
■ AI人材育成・ナレッジ基盤の構築
・人材育成制度と連動したAIリテラシー向上プログラムの企画・運営
・市民開発者の育成支援
・AI活用ノウハウや成功事例の収集・体系化によるナレッジの展開
・組織全体のAI活用レベル向上に向けた学習基盤の構築・運営
<チームのミッション（目指している方向性）>
AI推進課は、マイナビグループ全体におけるAI活用を促進し、業務効率化や新たな価値創造に貢献することをミッションとしています。事業部が自律的にAIを活用できる環境づくりと、全社共通のAIガバナンス体制の確立を目指しています。
各事業部の特性やニーズを理解した上で、最適なAIソリューションを提案・導入し、効果的な活用方法を共に考え、伴走支援することで、マイナビグループ全体のDX推進とAI活用の高度化を実現します。
<本ポジションならではの魅力・やりがい>
マイナビグループ10,000名以上の社員を対象に、AI活用の定着と浸透を推進できるスケールの大きなポジションです。
社員がAIを「知る」段階から「業務で当たり前に活用する」状態へ変化していく過程を現場に近い立場で支援できます。
また、勉強会や相談対応だけでなく、利用データや現場の声をもとに施策の企画・改善を行い、成功事例を全社へ展開する仕組みづくりにも携わることができます。
自身の取り組みが社員の行動変容や生産性向上につながり、その成果を全社規模で実感できることが、このポジションならではの大きなやりがいです。
<業務を通じて身に付くスキル>
全社規模のAI活用推進の実務を通じて、施策企画・運営力、生成AIに関する知見、データを活用した改善力に加え、多様な関係者を巻き込みながら変革を推進するプロジェクトマネジメント力を身につけることができます。
<使用技術>
・AIツール
Dify / Microsoft Copilot / Copilot for Microsoft 365 / Vertex AI / Azure OpenAI
・プログラミング言語
Python / SQL
・各種クラウド技術
Google Cloud / Amazon Web Service / Microsoft Azure
＜当ポジションの取り組み＞
・全国行脚で社員の悩みに寄り添うマイナビ流IT×EX向上術 ボトムアップで“デジタル成功体験”を広げる
・管理職の42%がAIを使えない──マイナビが「全管理職必須研修」に踏み切った理由
＜AI戦略室長 兼 採用責任者インタビュー＞
・“人の可能性”を引き出すAI活用とは
・ マイナビが進める“人起点”のAIトランスフォーメーション
＜デジタルテクノロジー戦略本部 本部長インタビュー＞
マイナビのデジタル革新が目指す未来像
マイナビグループ全体のAI活用を促進し、業務効率化や新たな価値創造を実現するためのAI導入・活用支援を行います。各事業部が抱える課題に対して、適切なAIソリューションを提案・導入し、効果的な活用を推進します。
＜業務詳細＞
■ AI活用の認知拡大・文化醸成
・社内向け勉強会や相談会の企画・運営を通じた生成AI活用の啓発活動
・部門責任者・マネジメント層へのアプローチを通じた意識変革および組織変革の推進
・職種や部門ごとの課題・ニーズに応じたコミュニケーション施策の立案・実行
・AI活用を当たり前にする組織文化の醸成
■ AIツールの定着・活用促進
・Dify、Microsoft Copilot等のAIツールの導入・運用・オンボーディング支援
・利用者向けマニュアル、活用事例、ベストプラクティスなどのコンテンツ企画・実行
・利用状況データの分析・モニタリングを通じた利用率向上施策の立案・実行
・現場ユーザーの声をもとにした継続的な改善活動の推進
■ AI人材育成・ナレッジ基盤の構築
・人材育成制度と連動したAIリテラシー向上プログラムの企画・運営
・市民開発者の育成支援
・AI活用ノウハウや成功事例の収集・体系化によるナレッジの展開
・組織全体のAI活用レベル向上に向けた学習基盤の構築・運営
<チームのミッション（目指している方向性）>
AI推進課は、マイナビグループ全体におけるAI活用を促進し、業務効率化や新たな価値創造に貢献することをミッションとしています。事業部が自律的にAIを活用できる環境づくりと、全社共通のAIガバナンス体制の確立を目指しています。
各事業部の特性やニーズを理解した上で、最適なAIソリューションを提案・導入し、効果的な活用方法を共に考え、伴走支援することで、マイナビグループ全体のDX推進とAI活用の高度化を実現します。
<本ポジションならではの魅力・やりがい>
マイナビグループ10,000名以上の社員を対象に、AI活用の定着と浸透を推進できるスケールの大きなポジションです。
社員がAIを「知る」段階から「業務で当たり前に活用する」状態へ変化していく過程を現場に近い立場で支援できます。
また、勉強会や相談対応だけでなく、利用データや現場の声をもとに施策の企画・改善を行い、成功事例を全社へ展開する仕組みづくりにも携わることができます。
自身の取り組みが社員の行動変容や生産性向上につながり、その成果を全社規模で実感できることが、このポジションならではの大きなやりがいです。
<業務を通じて身に付くスキル>
全社規模のAI活用推進の実務を通じて、施策企画・運営力、生成AIに関する知見、データを活用した改善力に加え、多様な関係者を巻き込みながら変革を推進するプロジェクトマネジメント力を身につけることができます。
<使用技術>
・AIツール
Dify / Microsoft Copilot / Copilot for Microsoft 365 / Vertex AI / Azure OpenAI
・プログラミング言語
Python / SQL
・各種クラウド技術
Google Cloud / Amazon Web Service / Microsoft Azure
＜当ポジションの取り組み＞
・全国行脚で社員の悩みに寄り添うマイナビ流IT×EX向上術 ボトムアップで“デジタル成功体験”を広げる
・管理職の42%がAIを使えない──マイナビが「全管理職必須研修」に踏み切った理由
＜AI戦略室長 兼 採用責任者インタビュー＞
・“人の可能性”を引き出すAI活用とは
・ マイナビが進める“人起点”のAIトランスフォーメーション
＜デジタルテクノロジー戦略本部 本部長インタビュー＞
マイナビのデジタル革新が目指す未来像
求める人材
＜必須のご経験・スキル＞
・生成AIを用いて業務の効率化や自動化を実現した経験
・生成AI関連ツールの特性理解と活用経験（例：Dify / Microsoft Copilot / Copilot for Microsoft 365など）
・施策の企画立案から実行、効果検証、改善まで一連のプロセスを主体的に推進したご経験
＜歓迎する経験・スキル＞
◇開発経験
・AIサービス開発経験
・Pythonを使った開発経験
・データベース開発・運用経験
・コーディングAIなどを用いたバイブコーディングに関する知見・経験
・RPAによる業務効率化・自動化の経験
◇クラウド経験
・GoogleCloud、AWS、Azureなどのクラウドサービスを用いたシステム開発経験
◇その他
・データ分析・活用経験
・AIガバナンス策定・運用経験
・社内勉強会や啓蒙活動の企画・実施経験
・業務効率化の提案・推進経験
＜求める人物像＞
・高い裁量のもと、組織や事業にインパクトを与える施策を自ら企画・推進したい方
・新しい技術への興味・学習意欲をお持ちの方
・攻めと守りのバランスを取れる視野の広さ・柔軟性
・生成AIを用いて業務の効率化や自動化を実現した経験
・生成AI関連ツールの特性理解と活用経験（例：Dify / Microsoft Copilot / Copilot for Microsoft 365など）
・施策の企画立案から実行、効果検証、改善まで一連のプロセスを主体的に推進したご経験
＜歓迎する経験・スキル＞
◇開発経験
・AIサービス開発経験
・Pythonを使った開発経験
・データベース開発・運用経験
・コーディングAIなどを用いたバイブコーディングに関する知見・経験
・RPAによる業務効率化・自動化の経験
◇クラウド経験
・GoogleCloud、AWS、Azureなどのクラウドサービスを用いたシステム開発経験
◇その他
・データ分析・活用経験
・AIガバナンス策定・運用経験
・社内勉強会や啓蒙活動の企画・実施経験
・業務効率化の提案・推進経験
＜求める人物像＞
・高い裁量のもと、組織や事業にインパクトを与える施策を自ら企画・推進したい方
・新しい技術への興味・学習意欲をお持ちの方
・攻めと守りのバランスを取れる視野の広さ・柔軟性
勤務地詳細
■事業所のご案内
※勤務地は希望を考慮して決定します。
※勤務地は希望を考慮して決定します。
勤務地
新宿オフィス（ミライナタワー）